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RSS订阅原创 你的代码也是你的产品：代码的“说明书”属性
代码最常被当做“说明书”使用，所以如果想要提供好的产品体验，我们就要让代码尽可能的容易理解，并且便于阅读。
2023-08-23 00:01:09
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原创 为什么技术人要懂一点产品？
在技术领域，程序员和产品经理之间的互动常常充满着矛盾与合作。产品sense涵盖了对产品的价值、用户需求以及设计好坏的理解，是一个容易被忽略但关键的软技能。尽管技术文章普遍关注源码、框架和原理，但单纯追求技术并不足以保证工作能顺利、高效地完成...
2023-08-19 23:41:22
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原创 could not find implicit value for evidence parameter of type 怎么解决？—— Flink TypeInformation
could not find implicit value for evidence parameter of type —— Flink Scala API的Type Information参考：Flink docsFlink 源码Error:(.., ..) could not find implicit value for evidence parameter of type...首先，这句错误信息代表的含义是：Scala无法找到隐式转换的参数，也就是他说的evidence para
2021-01-14 22:55:11
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原创 流计算引擎如何同时实现高性能和状态一致性（exactly once）？谷歌DataFlow平台与Flink的实现方式
流计算引擎如何同时实现高性能和状态一致性（exactly once）？谷歌DataFlow平台与Flink的实现方式参考：《The dataflow model: a practical approach to balancing correctness, latency, and cost in massive-scale, unbounded, out-of-order data processing》-- DataFlow的论文《Lightweight Asynchronous Snapsho
2020-12-17 15:09:15
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原创 流计算引擎对分布式状态一致性的保证：Exactly Once, At least Once, At most once
流计算引擎对分布式状态一致性的保证：Exactly Once, At least Once, At most once流计算系统一般讨论的是端到端(end-to-end)的一致性，也就是系统内部的状态一致性，而不是输出的结果的一致性。输出结果的一致性跟数据库的一致性类似，主要由sink的输出是否支持事务（transaction）决定。分布式系统中常用这么几种语义（semantics）描述系统在经历了故障恢复后，内部各个组件之间状态的一致性，严格程度从高到低为：Exactly Once（准确一次）, At
2020-12-15 09:30:16
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原创 Flink中的Watermark是什么原理？它有什么用？
Flink中的Watermark是什么？它有什么用？官方文档在流计算中事件的发生时间(Event time)和处理时间(processing time)是两个不同的概念。Flink假设数据到达是乱序的，这是著名流计算模型DataFlow的一个基本假设，也符合我们在分布式系统中的常识。简单地说，就是出于网络延迟等原因，数据到达算子并被处理（processing time）的顺序与数据产生（event time）的顺序不同。这就会为我们做事件时间的窗口统计（event-time windowing）带来
2020-12-11 13:22:05
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原创 旅行商问题2-OPT算法的并行与优化
旅行商问题2-OPT算法的并行与优化GCC-6.2.0OpenMPI/2.0.0OpenMp 4.5 (2015-11)介绍废话不多说，查阅下面链接。旅行商问题-百度百科2-OPT贪心算法-百度百科串行2-OPT的思路如下：假如我们有{0, 1, 2, 3, 4, 5}这5个城市，初始路线为0-1-2-3-4-5-0。我们通过两个指针i和k各指向一个城市进行遍历。每次遍历，我们会尝试对当前的**(i,k)对**做一次2optSwap（后面简称reverse），将ik之间的路线反转
2020-06-21 21:58:23
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原创 加餐：“私有构造函数捕获模式”是怎么被设计出来的？
加餐：私有构造函数捕获模式今天心情好，笔记的语气可能会活跃一些~《Java并发编程实战》4.3.4章，关于程序清单4-11有一个有趣的注释：如果将拷贝构造函数实现为this(p.x,p.y)，那么会产生竞态条件，而私有构造函数则可以避免这种竞态条件。这是私有构造函数捕获模式（Private Constructor Capture Idiom，Bloch and Gafter, 2005)...
2020-04-12 18:30:07
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原创 LRU缓存单向链表O(1)读写，JAVA实现详解
LRU（Least Recently Used) Cache的运行机制，通俗点说，就是缓存最近使用的数据，并淘汰最久没有使用的数据。LRU的核心思想是数据的时间局部性(Temporal Locality)，即"一个被访问的数据，在不久之后很可能还会被再次访问"。把它反过来说就是LRU的实现方式：“最早读取的数据，它不再被使用的可能性比刚刚读取的数据大”。但是面对周期性读取的数据，如果周期大于缓...
2020-04-01 15:56:29
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原创 LRU缓存双向链表O(1)读写，JAVA实现详解
LRU（Least Recently Used) Cache的运行机制，通俗点说，就是缓存最近使用的数据，并淘汰最久没有使用的数据。LRU的核心思想是数据的时间局部性(Temporal Locality)，即"一个被访问的数据，在不久之后很可能还会被再次访问"。把它反过来说就是LRU的实现方式：“最早读取的数据，它不再被使用的可能性比刚刚读取的数据大”。但是面对周期性读取的数据，如果周期大于缓...
2020-04-01 15:01:08
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原创 让python aiml库全面支持中文（手把手修改源代码，debug，安装。附修改后代码）
python aiml库的中文支持问题阅读源码后，我们发现问题出在将句子分词和重组的逻辑。源代码的逻辑是：在kernel学习.aiml文件（创建知识库）时会检查每一个<pattern>标签的text内容是否包含英文，如果包含英文就将text转为大写。如果text不含英文，则用' '.join()在每个字符之间都插入一个空格。匹配函数会直接使用split()用对句子分词。例：...
2020-02-26 22:03:51
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aiml中文支持.zip
2020-02-26
空空如也
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